OpenAI gym的官網案例

2021-08-11 04:49:32 字數 1755 閱讀 9196

tags: openai_gym

當然這只是gym的乙個遊戲，還有一些如： mountaincar-v0, mspacman-v0 (requires the atari dependency), or hopper-v1 (requires the mujoco dependencies). environments all descend from the env base class. 

import gym


env = gym.make('cartpole-v0')


env.reset()


for _ in range(1000):


env.render()


env.step(env.action_space.sample()) # take a random action
往環境輸入乙個動作後返回，環境執行完該動作後的一些資訊env.step(action)

import gym


env = gym.make('cartpole-v0')


for i_episode in range(20):


observation = env.reset()


for t in range(100):


env.render()


print(observation)


action = env.action_space.sample()


observation, reward, done, info = env.step(action)


if done:


print("episode finished after {} timesteps".format(t+1))


break
列印動作空間和狀態空間：

discrete(2)表示該環境的動作空間為離散的動作空間（0,1）

box(4,)表示該狀態空間是乙個一維向量構成

import gym


env = gym.make('cartpole-v0')


print(env.action_space)


#> discrete(2)


print(env.observation_space)


#> box(4,)
同時可以獲取狀態空間的每一維度的最值

print(env.observation_space.high)


#> array([ 2.4 , inf, 0.20943951, inf])


print(env.observation_space.low)


#> array([-2.4 , -inf, -0.20943951, -inf])
gym提供了自定義的空間

from gym import spaces


space = spaces.discrete(8) # set with 8 elements 


x = space.sample()


assert space.contains(x)


assert space.n == 8
返回所有環境

from gym import envs


print(envs.registry.all())

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